陸春松 薛宇琦 朱磊 徐曉齊

摘要 利用2009年4、5月美國淺薄低云觀測項目（RACORO）的層積云飛機觀測資料，使用兩種方法對氣溶膠間接效應進行了估算：根據(jù)云滴數(shù)濃度定義的值（AIEn）和根據(jù)有效半徑定義的值（AIEs）。AIEn幾乎都比AIEs大，尤其在中等含水量條件下。理論推導表明，AIEn與AIEs的偏差應與氣溶膠對云滴譜離散度的影響有關(guān)，即離散度效應。當AIEn加上離散度效應后，數(shù)值與AIEs十分接近，證實了理論預期。離散度效應對氣溶膠間接效應的貢獻主要為抵消作用，這種抵消作用在中等含水量時最大，當含水量為0.24 g/m3時達到37%左右。該研究成果增強了對氣溶膠-云相互作用的理論認識，將有助于增強對模式和觀測中氣溶膠間接效應的準確評估。

關(guān)鍵詞 氣溶膠間接效應;離散度效應;飛機觀測

在云含水量（LWC，記為L）或者液水路徑固定的條件下，云滴有效半徑（Reff，定義為云滴譜分布的3階矩與2階矩的比值）直接決定著云的光學厚度，進而對云頂反照率、地氣系統(tǒng)輻射平衡和全球氣候變化有著重要影響。研究表明，云水含量不變時，云滴有效半徑減小2 μm就可以基本抵消CO2增加一倍所帶來的溫室效應（Slingo，1990）。Twomey（1974）提出在相同的大氣條件下，云水含量一定時，人為氣溶膠增多會導致云滴數(shù)濃度（Nc）增多，相應地，云滴半徑會減小;個數(shù)較少的大云滴與個數(shù)較多的小云滴相比，后者云滴的總表面積更大，因此氣溶膠增多將導致云的反照率增強、到達地表的太陽輻射減少，這一過程被稱為氣溶膠第一間接效應。盡管這一理論被提出之后，許多觀測（呂巧誼等，2017;陳春美等，2018;楊文霞等，2018;黃興友等，2019）和模式模擬（吳蓬萍和韓志偉，2011;張悅等，2016;郭麗君等，2019;史湘軍等，2020a，2020b）結(jié)果證明了氣溶膠第一間接效應的凈冷卻作用，但對這一效應的定量化卻存在爭議，且各種觀測結(jié)果的差異超過2倍（Feingold，2003;Rosenfeld and Feingold，2003）。此外，全球氣候模式（GCMs）對氣溶膠間接效應的估算值往往也比觀測結(jié)果大很多（Anderson，2003）。一些GCMs推斷的Twomey冷卻作用甚至與增加的溫室氣體所導致的溫室效應相當，這與全球增溫的事實不符（Penner et al.，2004）。另外，盡管北半球人為氣溶膠的排放量遠高于南半球，北半球云的反照率卻并沒有因此大于南半球云的反照率，北半球的溫度也沒有比南半球更低（Schwartz，1988）。以上提到的諸多問題表明，當前人們對于氣溶膠與云的關(guān)系以及云對地氣系統(tǒng)輻射平衡影響的理解還很不充分（葛旭陽等，2018;李占清，2020）。根據(jù)2013年政府間氣候變化專門委員會報告（Stocker et al.，2014），氣溶膠間接效應仍是最不確定的氣候強迫之一，其原因之一在于氣溶膠數(shù)濃度在導致云滴平均尺度變小的同時，也改變了云滴譜譜型。但當前的氣候模式在對云輻射性質(zhì)的計算中，往往將譜型視為常數(shù)，在很大程度上忽視了氣溶膠對云滴譜譜型的影響。

Reff與體積平均半徑（Rv）的比值β被稱為有效半徑比率，它是關(guān)于云滴譜離散度ε的函數(shù)（Martin et al.，1994;Liu and Hallett，1997;Liu and Daum，2000;Pawlowska et al.，2006）。ε定義為云滴譜的標準差（σ）與平均半徑（Rm）的比值，它表征了云滴譜的相對寬度，可以用來衡量云滴譜的離散水平。由于離散度與云滴有效半徑的這種固有關(guān)系，離散度對云的光學性質(zhì)起著關(guān)鍵作用。如果云滴譜離散度隨云滴數(shù)濃度的增大而增加，那么云滴有效半徑減小的程度會變小，也就是說離散度的改變會抵消部分氣溶膠第一間接效應;反之，如果離散度隨云滴數(shù)濃度的增加而減小，則會增強氣溶膠第一間接效應。此外，離散度通過影響云水向雨水的自動轉(zhuǎn)化率（Liu et al.，2006a;Xie et al.，2013），會影響云的生命時間。云滴譜離散度對氣溶膠間接效應的這些影響，被簡稱為云滴譜離散度效應（Liu and Daum，2002）。盡管全球范圍內(nèi)對離散度效應開展了許多觀測（Liu et al.，2002;Zhao et al.，2006;Berg et al.，2011）和模擬研究（Fountoukis and Nenes，2005;Wang et al.，2011;Chen et al.，2016），目前人們對于影響離散度的因子的理解還很不夠，利用不同觀測資料所建立的離散度與氣溶膠濃度之間的關(guān)系甚至會截然相反（Martin et al.，1994;Lai，2006;Zhao et al.，2006;Rotstayn and Liu，2009;Berg et al.，2011;Brenguier et al.，2011;Xie and Liu，2013;Tas et al.，2015）。因此，對離散度效應的定量化研究仍處于初期。

鑒于此，本研究利用2009年4、5月美國淺薄低云觀測項目（RACORO）飛機觀測資料，探討用云滴數(shù)濃度和有效半徑定義的第一間接效應的差異，并指出離散度是導致該差異的主要原因。該成果將增強對氣溶膠-云相互作用的理論認識，為進一步改進模式中該相互作用的參數(shù)化方案奠定基礎(chǔ)，也為尋找模式和觀測中氣溶膠間接效應差異的來源提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料

美國南部大平原1—6月經(jīng)常出現(xiàn)邊界層云 （Lazarus et al.，2000），非常適合進行云的觀測和統(tǒng)計分析。為此，美國大氣輻射觀測項目組于2009年4月19、27、28日和5月6、27日，利用Twin Otter飛機，在位于俄克拉荷馬州的南部大平原站對層積云進行了綜合觀測，飛行速度50 m/s。圖1給出了飛行過程的高度隨時間的演變，飛機在云底、云中和云頂不同高度進行觀測（Vogelmann et al.，2012）。項目組對所測數(shù)據(jù)進行了嚴格的質(zhì)量控制，消除了儀器故障所導致的異常值。飛行方案經(jīng)過了科學嚴謹?shù)脑O計，排除了惡劣天氣條件（例如：存在結(jié)冰條件、大面積降水）或不利的云層條件（例如：低空云層覆蓋面積小于10%）。

云滴譜資料由云和氣溶膠粒子譜儀（CAS）觀測得到，分辨率為10 Hz，為與氣溶膠資料同步，將10 Hz云滴譜平均成1Hz。CAS的采樣范圍為0.29～25 μm，分20檔。計算云的物理量時，只包含半徑平均值大于1 μm的檔，該標準已在以往研究中被大量采用（Ma et al.，2010;Yum et al.，2015）。按照Nc>10 cm-3且LWC大于0.001 g/m3的標準對云滴譜資料進行了篩選。氣溶膠資料由被動腔氣溶膠光譜儀探頭（PCASP）進行測量，粒子半徑范圍為0.05～1.12 μm，分為20檔，采樣頻率為1 Hz。Kleinman et al.（2012）指出，由于云滴破碎等原因，PCASP測量的氣溶膠數(shù)濃度會高于實際間隙氣溶膠濃度。因此，他們只把半徑在0.05～0.5 μm范圍的粒子作為間隙氣溶膠，并把間隙氣溶膠濃度乘以0.81，以訂正由于云滴破碎等導致的高估。Wang et al.（2019）采用了同樣的方法，并把間隙氣溶膠濃度和云滴濃度相加作為總的氣溶膠濃度（Na）。經(jīng)過篩選，五次試驗共收集25 163個云滴譜和氣溶膠同步數(shù)據(jù)（1Hz）。圖2給出了4月19日部分時段氣溶膠和云滴譜隨時間演變。

若離散度偏差為負值，則離散度效應對AIEn為抵消作用，即減弱了AIEnn;若離散度偏差為正值，則表明離散度效應增強了AIEn。

2 結(jié)果與討論

2.1 云微物理的基本特征

圖3為美國南部大平原2009年5次觀測得到的云微物理量頻率分布，從中可以看出LWC大于0.4 g/m3的數(shù)據(jù)較少。為保證樣本量充足，以得到具有統(tǒng)計學意義的結(jié)論，在之后的計算中LWC范圍取為0.001～0.4 g/m3。圖4給出了LWC分檔間隔為0.01 g/m3時每一檔的譜分布。譜分布均為單峰譜，絕大部分云滴半徑都小于10 μm。隨著LWC的增大，整個云滴譜往右移動，與預期一致。

2.2 AIEn和AIEs的差異和離散度效應

根據(jù)前述公式，氣溶膠間接效應大小由一定含水量下云滴數(shù)濃度或云滴有效半徑隨氣溶膠數(shù)濃度的改變來計算。為滿足Twomey效應中含水量為常數(shù)這一前提，分檔間隔需足夠小，本研究中將含水量的分檔間隔取為0.01 g/m3，并將氣溶膠數(shù)濃度與云微物理量（Nc、Reff）根據(jù)不同含水量進行分組。為計算AIEn，對每檔中Nc與Na之間的關(guān)系進行擬合。圖6a給出了LWC在0.23～0.24 g/m3范圍內(nèi)的關(guān)系，隨著Na的增大，Nc增大，擬合線的斜率為0.75。根據(jù)公式（1），該LWC內(nèi)AIEn的近似值為0.25。圖6b給出了其他LWC檔擬合結(jié)果，Nc與Na擬合的斜率均為正值。AIEs的計算方法與AIEn類似，圖7給出了不同LWC檔中Reff與Na的擬合結(jié)果。LWC在0.23～0.24 g/m3范圍時，Reff隨Na的增大而減小，斜率為-0.16（圖7a）。根據(jù)方程（2），該LWC范圍內(nèi)AIEs的近似值為0.16。其他LWC檔的擬合結(jié)果如圖7b所示。

圖8給出了AIEn和AIEs隨LWC的變化。AIEn的變化范圍為0.15～0.30，平均0.25;AIEs的變化范圍為0.14～0.26，平均0.21。整體而言，AIEn比AIEs大，尤其在中等LWC下，差值明顯。這一結(jié)果與以往的大量研究一致（Chuang et al.，2000;Feingold et al.，2003;Kim et al.，2003;Sekiguchi et al.，2003;Twohy et al.，2005）。但之前的一些研究在計算AIEs和AIEn時，沒有把LWC或者液水路徑限定在某一個小范圍內(nèi)。因此，有學者認為AIEs和AIEn之間的差異是夾卷導致的，在夾卷過程中，云的LWC會發(fā)生變化，從而影響AIEn和AIEs的評估（Shao and Liu，2006）。本文中對AIEn和AIEs的計算已經(jīng)將LWC限定在很小的范圍內(nèi)，因此僅僅夾卷的作用不足以解釋這兩者之間的差異，需要考慮云滴譜離散度效應的影響。

根據(jù)公式（6），離散度效應涉及到β。圖9a為LWC在0.23～0.24 g/m3范圍內(nèi)β與Na之間的散點關(guān)系。圖9b為不同LWC下β隨 Na的變化。不同LWC下，β與Na基本上呈正相關(guān)關(guān)系，并且，隨著LWC的增大，這種正相關(guān)不斷增強，在中等LWC下達到最大。因此，根據(jù)公式（6），離散度效應主要為負值，其對于氣溶膠間接效應主要為抵消作用。

如圖8所示，黑色實線（AIEn與離散度效應之和）與綠色實線（AIEs）十分吻合。因此，AIEn比AIEs偏大的主要原因是離散度效應，這或許可以解釋模式中忽略氣溶膠對云滴譜譜型的影響所導致的對氣溶膠第一間接效應的高估（Rotstayn and Liu，2009）。在大多數(shù)氣候模式中，有效半徑比率β被指定為固定的參數(shù)，但實際上，β會受到諸多因子的影響，比如LWC、Na等。在AIEs的估算方法中，云滴有效半徑為云滴譜分布的3階矩與2階矩的比值，已經(jīng)包含了譜型的信息，因此其本身已經(jīng)考慮了離散度效應。而利用AIEn進行計算時，需要另外考慮離散度效應。圖8進一步給出了離散度效應占AIEn的比例，即離散度偏差（公式7）。結(jié)果表明，該偏差在中等LWC下最大，LWC為0.24 g/m3時達到37%左右。這一結(jié)果與Kumar et al.（2016）對印度南部的西高止山脈的季風云的研究一致。Kumar et al.（2016）的工作中，抵消作用的最大值同樣發(fā)生在中等LWC區(qū)域（0.22 g/m3左右），隨后抵消作用隨含水量的增大而減小。

2.3 氣溶膠對ε、σ、Rm的影響

圖9中氣溶膠對β的影響，本質(zhì)上是氣溶膠對ε的影響。圖10a為LWC在0.23～0.24 g/m3范圍內(nèi)ε與Na之間的散點關(guān)系。如圖10b所示，不同 LWC條件下，ε與Na均為正相關(guān)。之前的研究中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)氣溶膠對ε的影響具有很大的不確定性。Liu et al.（2002）通過分析清潔和污染條件下云的觀測數(shù)據(jù)后指出，氣溶膠數(shù)濃度的增加導致ε增大，而Berg et al.（2011）的觀測結(jié)果表明ε隨氣溶膠濃度的增加而減小。此外，Zhao et al.（2006）通過分析亞洲不同區(qū)域的飛機觀測資料指出，低云滴數(shù)濃度下（約50 cm-3），云滴離散度值的變化范圍較大（0.2～0.8），隨著濃度的增大，離散度減小并收斂到非常窄的范圍。除了以上不同的觀測結(jié)果，Liu et al.（2006b）根據(jù)云滴的絕熱增長理論推導出將ε與云凝結(jié)核譜、上升氣流速度聯(lián)系起來的理論模型，在理論上證明氣溶膠濃度（云凝結(jié)核濃度）的增加導致云滴濃度和離散度的同步增加，而上升氣流速度的增大導致云滴濃度增大和離散度的減小。本研究的結(jié)論與Liu et al.（2002）和Liu et al.（2006b）的結(jié)論一致。

根據(jù)Wang et al.（2019）的結(jié)果，ε與Na之間的斜率等于σ-Na和Rm-Na斜率的差，定量計算時，這三個斜率需分別用ε、σ、Rm歸一化。圖11給出了定性分析的結(jié)果，即σ、Rm與Na的擬合斜率隨LWC的變化?？傮w而言，ε-Na關(guān)系的趨勢與σ-Na關(guān)系類似，但是ε-Na始終為正相關(guān)關(guān)系，σ-Na的符號則在正負之間震蕩。Rm-Na關(guān)系則均為負值，這是導致ε與Na之間斜率為正的重要因素。

3 結(jié)論

本文基于美國淺薄低云觀測項目（RACORO）的飛機觀測資料，詳細分析了5個層積云個例。層積云的含水量主要位于0～0.4 g/m3，不同含水量檔內(nèi)的譜分布主要為單峰分布。通過計算云雨自動轉(zhuǎn)化閾值函數(shù)，發(fā)現(xiàn)這些云碰并很弱，屬于非降水云。

隨著氣溶膠數(shù)濃度的增大，云滴濃度增大、有效半徑減小?；诖?，利用云滴數(shù)濃度和有效半徑分別估算了氣溶膠的間接效應，即AIEn和AIEs。AIEn和AIEs的變化范圍分別為0.15～0.30和0.14～0.26，平均分別為0.25和0.21。整體而言，AIEn比AIEs大，特別是在中等含水量（LWC）條件下，兩者的差值顯著。根據(jù)理論推導，該差值與有效半徑比率和離散度有關(guān)。隨著氣溶膠濃度的增大，有效半徑比率和離散度幾乎都增大，對氣溶膠間接效應主要起抵消作用，并且在中等LWC時強度最大。含水量等于0.24 g/m3時，抵消作用強度達到37%左右。當AIEn基礎(chǔ)上考慮離散度效應后，數(shù)值就與AIEs十分接近，與前面的理論預期一致。

致謝：感謝美國布魯克海文國家實驗室的劉延剛研究員對本文的分析提供的諸多幫助！

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By considering the aircraft observational data of the stratocumulus obtained during the Routine AAF （Atmospheric Radiation Measurement（ARM） Aerial Facility） Clouds with Low Optical Water Depths（CLOWD） Optical Radiative Observations（RACORO） field operation that was accomplished in April and May 2009，two approaches were adopted in order to estimate the aerosol incidental effects.The first effect was estimated by considering the cloud drop concentration（AIEn），while the second effect was estimated by considering the effective radius（AIEs）.It was observed that the AIEn always owned the higher value in comparison with AIEs，and this alteration was more projecting especially at moderate liquid water content.Theoretical derivation established on the base of deviation between AIEn and AIEs indicated that the dispersion of cloud droplet spectrum influentially related to the effect of aerosol in the consideration of the dispersion effect.It was observed that when the dispersion effect increased the value of evaluated AIEn come closer to the evaluated value of AIEs，and the happening of this corresponds authenticated the theoretical expectations.The contribution of the dispersion effect in the consideration of the aerosol indirect effect was the leading offset effect，which owned the largest value at moderate liquid water content，and it was observed that when liquid water content is 0.24 g/m3 then its corresponding percentage was about 37%.The consequences of this research enhance the theoretical understanding of the aerosol-cloud interaction and it can be concluded that it could be helpful asset to improve the accurate assessment of the aerosol indirect effect in models and observations.

aerosol indirect effect;dispersion effect;aircraft observation

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20200613001

（責任編輯：劉菲）